Flume 的日志采集配置,真的是用起来挺顺手的。TaildirSource
负责盯着你指定的目录,一有新日志立马捕捉。搭配HDFS Sink
,数据就能稳稳落在 HDFS 上,整个流程又快又稳。中间靠memory channel
当桥梁,响应也快,配置也简单。你要是做过日志同步,肯定知道传统方案多麻烦,而这套配置清爽得,基本拷一份改路径就能上。
另外如果你得跑定时任务或者多个步骤的,Oozie也别忽略了。像那种先导入再的场景,用 XML 把 workflow 串起来就行,而且支持失败重试,省了不少人工干预。
还有Sqoop,算是 RDBMS 和 HDFS 之间的搬运工吧。无论是 MySQL 到 HDFS,还是反过来,命令一敲,几分钟搞定。适合做数据同步和周期性抽取。
如果你也在搭建离线数据流,这几个工具组合起来,还是蛮靠谱的。你可以参考这些文章扩展下思路,配置出自己的方案。
Flume日志采集与离线调度配置(第12天)
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Flume 的Event 结构也挺直观:Header是书,Body才是真正的数据内容。你想接 Kafka、打到 HDFS,甚至中间加一层自定义逻辑,它都能配。还有两种Channel:MemoryChannel响应快但怕断电,FileChannel慢点但稳,按需选就行。
安装部署部分也比较良心,照着步骤做:上传
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如果你正好需要海量日志,Flume 的功能挺全面的,不仅支持灵活配置,还能轻松数据并发送到不同的接收方。比如你可以将日志数据写入 HDFS,或者其他你指定的数据存储。,Flume 是一个稳定且易于扩展的工具,适合用在分布式数据系统中。
不过,Flume 的使用需要一些配置上的小技巧,尤其是数据流向的设置和定制化的部分。如果你刚接触,最好先了
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Flume采集数据到Kafka
配置Flume Source: 从数据源(如文件系统、网络端口)采集数据。
配置Flume Channel: 选择内存或文件通道缓存数据。
配置Flume Sink: 将数据发送至Kafka,需指定Kafka Broker地址、Topic等信息。
Kafka接收数据
创建Kafka Topic: 为Flume准备接收数据的主题。
启动Kafka Broker: 确保Kafka服务正常运行。
从Kafka读取数据存储到HDFS
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兼容 Hadoop 2.5 的 apache-flume-1.6.0-bin.zip 是个还挺实用的工具,专门用来搞日志采集的。Flume 这东西是 Cloudera 家出的,支持分布式,容错也比较强,部署起来也不算麻烦,基本配置好 source、channel、sink 就能跑。
Flume 的核心思路就是把数据源的日志给拉过来,中间用个 channel 缓一手,再推给你指定的目标,比如 HDFS、Kafka 这些。你可以用 exec source 从 shell 拿日志,也能用 avro 协议做远程采集,灵活得。
如果你平时就在玩 Hadoop,那这个版本跟 2.5 的兼容性还不错,稳定性
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